Penerapan Model Infrastruktur Artificial Intelligence Sebagai Penggerak Industri 4.0
Abstract
Artificial Intelligence (AI) memainkan peran yang sangat penting dalam mendorong Industri 4.0. yang mengacu pada transformasi industri yang didorong oleh teknologi digital, termasuk AI, Internet of Things (IoT), data besar, robotika, dan komputasi awan. AI memberikan kemampuan komputasi dan otomatisasi cerdas yang dapat meningkatkan efisiensi, produktivitas, dan inovasi di berbagai sektor industri, dengan berfokus pada pengembangan sistem komputer yang mampu melakukan tugas-tugas yang membutuhkan kecerdasan manusia, di mana AI melibatkan pembuatan mesin yang dapat belajar, merencanakan, beradaptasi, dan melakukan tugas-tugas cerdas seperti pengambilan keputusan, pengenalan suara atau gambar, pemrosesan bahasa alami, dan pemecahan masalah. Penelitian ini bertujuan untuk menyelidiki penerapan Model Infrastruktur Artificial Intelligence (AI) sebagai pendorong Industri 4.0. Penelitian ini akan melibatkan pengembangan model AI yang dapat digunakan dalam konteks industri modern untuk meningkatkan efisiensi, produktivitas, dan inovasi. Dengan menggunakan metode analisis kebutuhan, metode ini melibatkan analisis mendalam terhadap target industri, baik dari segi infrastruktur maupun kebutuhan yang harus dipenuhi. Melalui wawancara, observasi, dan analisis data, peneliti mampu mengidentifikasi area-area di mana teknologi AI dapat memberikan dampak dan solusi tepat guna yang mampu memberikan manfaat signifikan dalam meningkatkan efisiensi, produktivitas, kualitas, dan inovasi di industri, dengan implementasi yang kuat terhadap kebutuhan industri, pengumpulan dan pengolahan data yang baik, adaptasi dengan konteks dan peraturan yang berlaku untuk Industri 4.0 di perusahaan.
References
Chui, M., Manyika, J., & Miremadi, M. (2016). Where machines could replace humans—and where they can’t (yet). McKinsey Quarterly. [Online]. Tersedia di: https://www.mckinsey.com/business-functions/mckinsey-digital/ourinsights/where-machines-could-replace-humans-and-where-they-cant-yetBughin, J.,
Chui, M., & Manyika, J. (2018). The age of analytics: Competing in a data-driven world. McKinsey Global Institute.
Kagermann, H., Wahlster, W., & Helbig, J. (2013). Recommendations for implementing the strategic initiative INDUSTRIE 4.0: Securing the future of German manufacturing industry. Final report of the Industrie 4.0 Working Group.
Kagermann, H., Wahlster, W., & Helbig, J. (Eds.). (2013). Recommendations for implementing the strategic initiative INDUSTRIE 4.0: Final report of the Industrie 4.0 Working Group. Acatech - National Academy of Science and Engineering.
Lasi, H., Fettke, P., Kemper, H. G., Feld, T., & Hoffmann, M. (2014). Industry 4.0. Business & Information Systems Engineering, 6(4), 239-242.
Lee, J., Bagheri, B., & Kao, H. (2015). A cyber-physical systems architecture for industry 4.0-based manufacturing systems. Manufacturing Letters, 3, 18-23.
Lu, Y., Xu, L., & Wang, X. (2017). Industry 4.0: State of the art and future trends. International Journal of Production Research, 55(12), 3609-3629.
Manyika, J., Chui, M., & Bughin, J. (2017). Harnessing automation for a future that works. McKinsey Global Institute. [Online]. Tersedia di: https://www.mckinsey.com/featured-insights/digitaldisruption/harnessing-automation-for-a-future-that-works
Osterle, H., Otto, B., & Österle, J. (2015). Industry 4.0: The future of productivity and growth in manufacturing industries. Boston Consulting Group.
Porter, M. E., & Heppelmann, J. E. (2015). How smart, connected products are transforming competition. Harvard Business Review, 92(11), 64-88.
Porter, M. E., & Heppelmann, J. E. (2015). How smart, connected products are transforming competition. Harvard Business Review, 93(10), 64-88.
Schuh, G., Anderl, R., & Gausemeier, J. (2017). Industrie 4.0 maturity index—Managing the digital transformation of companies. Fraunhofer Institute for Production Technology.
Shrouf, F., Ordieres, J., & Miragliotta, G. (2014). Smart factories in Industry 4.0: A review of the concept and of energy management approached in production based on the Internet of Things paradigm. In Industrial Engineering and Engineering Management (IEEM), 2014 IEEE International Conference (pp. 697-701). IEEE.
Wang, S., Wan, J., Zhang, D., Li, D., & Zhang, C. (2016). Towards smart factory for industry 4.0: a self-organized multi-agent system with big data based feedback and coordination. Computer Networks, 101, 158-168.
World Economic Forum. (2018). The Future of Jobs Report 2018. [Online]. Tersedia di: https://www.weforum.org/reports/the-future-of-jobs-report2018
Copyright (c) 2022 Jurnal Teknologi Informasi (JUTECH)
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
